火災中受傷人數多元線性回歸模型建立與研究

王林

摘要：文章根據2009～2018年火災受傷人數統計數據，運用多元線性回歸方法，以電器火災占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比為自變量，受傷人數為因變量建立多元線性回歸模型，結果表明，生活用火不慎火災占比、其他火災占比對受傷人數產生顯著性。

關鍵詞：受傷人數;多元線性回歸;回歸模型;顯著性

隨著社會的快速發展，我國火災頻頻出現，每年都有許多人在火災中受傷。文章截取2009～2018年火災受傷人數、電器火災占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比統計數據建立多元線性回歸模型，并對模型進行回歸分析。

一、收集數據

文章從中國消防救援年鑒中截取了2009～2018 年火災中受傷人數、電器火災占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比的相關數據收集如下表。

二、求解并建模

將表1中的數據上傳到SPSS軟件中，進入線性回歸，點擊開始分析可得線性回歸分析結果。

按照電器火災占比t1（%）、生活用火不慎火災占比t2（%）、其他火災占比t3（%）為自變量，受傷人數s（人/每年）為因變量，建立多元回歸模型 。根據表2數據，可知多元線性回歸模型表達式如下：

三、研究與分析

從上表2可以看出，模型R方值為0.778，它是反映電器火災占比t1、生活用火不慎火災占比t2、其他火災占比t3對受傷人數s的聯合影響程度。然后采用方差分析法（F檢驗）對模型進行檢驗，其中F=6.992，p=0.022<0.05，也即說明三個自變量至少一項會對因變量產生影響關系。因為電器火災所占比、生活用火不慎火災占比、其他火災占比的回歸系數值分別為7.038（t=0.176，p=0.866>0.05）、198.642（t=2.475，p=0.048<0.05）、113.430（t=4.270，p=0.005<0.01），所以電器火災所占比t1并不會對受傷人數s產生影響關系，生活用火不慎火災占比t2、其他火災占比t3會對受傷人數s產生顯著的正向影響關系。

四、結語

文章通過建立模型，對回歸系數進行顯著性檢驗得出生活用火不慎火災占比t2，其他火災占比t3會對受傷人數s產生顯著的正向影響關系。但是電器火災所占比t1并不會對受傷人數s產生影響關系。

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作者簡介：

王林（1989—），男，漢族，碩士研究生，助理工程師，研究方向：滅火救援。